人工智能

在神经生理学方面：研究发现人脑有1011-12以上的神经元，在现有技术条件下用机器从结构上模拟 人脑是根本不可能的。
在英国，剑桥大学的詹姆教授指责“人工智能研究不是骗局，也是庸人自扰” 。从此，形势急转直 下，在全世界范围内人工智能研究陷入困境、落入低谷。
人工智能的发展概况 4. 知识应用期（ 1970---- 1988年）

哪一个是计算机。 如果交谈后 测试者分不出哪一个被测者是人, 哪一个是计算机, 则可以认为这 台被测的计算机具有智能。



Turing测试存在的问题
“图灵测试”没有规定问题 的范围和提问的标准 仅反映了结果的比较，无涉 及思维过程 没指出是什么人 争论：通过了图灵检验的电 脑就具备思维能力了么 ？

催化当今人工智能的出现三大催化剂

3）互联网和云计算 和大数据现象紧密相关，互联网和云计算可以被认为是人工 智能基石有两个原因，第一，它们可以让所有联网的计算机 设备都能获得海量数据。这些数据是人们推进人工智能研发 所需要的，因此它可以促进人工智能的发展。第二，它们为 人们提供了一种可行的合作方式——有时显式有时隐式—— 来帮助人工智能系统进行训练。比如，有些研究人员使用类 似Mechanical Turk这样基于云计算的众包服务来雇佣成千上 万的人来描绘数字图像。这就使得图像识别算法可以从这些 描绘中进行学习。谷歌翻译通过分析用户的反馈以及使用者 的无偿贡献来提高它自动翻译的质量。

推荐几部关于人工智能的电影
1、《机械姬》 2、《超能查派》 3、《机械公敌》 4、《黑客帝国》

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人工的未来
人工的未来
人工的未来
智能爆炸

于数百位科学家的问卷调查显示他们认为强人工智能出现的 中位年份是2040年——距今只有25年。
一个人工智能系统花了几十年时间到达了人类脑残智能的水 平，而当这个节点发生的时候，电脑对于世界的感知大概和 一个四岁小孩一般；而在这节点后一个小时，电脑立马推导 出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论；而在这之后 一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到 了普通人类的17万倍。
具有行为能力（系统输出）：对外界的智能化反应
早期判断是否有智能的方法———图灵测试

英国数学家阿兰 · 图灵 (Alan Turing) 提出了现称为“图灵
测试” (Turing Test) 的方法。简单来讲 , 图灵测试的做法 是 : 让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈 ( 当
时是用电传打字机), 而测试者事先并不知道哪一个是人,
连接主义

又称：仿生学派或生理学派
原理：神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 起源：源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
学派代表：卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等。
连结主义基本理论 认为思维基元是神经元，而不是符号处理过程。

认为人脑不同于电脑，并提出连结主义的大脑工作模 式，用 于取代符号操作的电脑工作模式。

整个20世纪 80年代，专家系统和知识工程在全世界得到了迅 速发展。专家系统为企业等用户赢得了巨大的经济效益。
在开发专家系统过程中，许多研究者获得共识，即人工智能系 统是一个知识处理系统，而知识获取、知识表示和知识利用则 成为人工智能系统的三大基本问题。 专家系统本身所存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识 获取困难、推理方法单一、没有分布式功能、不能访问现存数 据库等问题被逐渐暴露出来。
人工智能的发展概况

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2.形成期（1956----1970年）
其他开创性贡献
• 1958年，美籍华人数理逻辑学家王浩在IBM-740计算机上仅用 了3-5分钟就证明了《数学原理》命题演算全部 220 条定理 。 • 1965年，费根鲍姆(E. A. Feigenbaum) 开始研究化学专家系统 DENDRAL，用于质谱仪分析有机化合物的分子结构。 1969年召开了第一届国际人工智能联合会议（International Joint Conference on AI，IJCAI），标志着人工智能作为一门独立学科登 上了国际学术舞台。此后IJCAI每两年召开一次。
人工智能 是一门交叉学科
脑科学 认知科学 计算机 科学
人工智能
哲学 逻辑学
心理学
语言学
什么是人工智能

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工” 和“智能”。 关于什么是“智能”？

智能需要具备的特征？
具有感知能力（系统输入）: 机器视觉，机器听觉，图像语音 识别……
具有记忆与思维能力：思维是智能的根本原因，思维是一个动 态的过程。思维分为：逻辑思维，形象思维和顿悟思维。 具有学习能力及自适应能力：适应环境的变换、积累经验的能 力


人工智能研究形成了三大学派

符号主义 连接主义
行为主义


符号主义

又称：逻辑主义、心理学派或计算机学派
符号主义的实现基础是纽威尔和西蒙提出的物理符号系统假 设。该学派认为：人类认知和思维的基本单元是符号，而认 知过程就是在符号表示上的一种运算。它认为人是一个物理 符号系统,计算机也是一个物理符号系统 ,因此,我们就能够用 计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作来模拟人 的认知过程。这种方法的实质就是模拟人的左脑抽象逻辑思 维，通过研究人类认知系统的功能机理，用某种符号来描述 人类的认知过程，并把这种符号输入到能处理符号的计算机 中，就可以模拟人类的认知过程，从而实现人工智能。可以 把符号主义的思想简单的归结为“认知即计算”。
行为主义

又称：进化主义或控制论学派
原理：控制论及感知—动作型控制系统 认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能 可以 象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义)；智能行 为只能在 现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
催化当今人工智能的出现三大催化剂

1）摩尔定律 在价格、体积不变的条件下，计算机的计算能力可以不断增 长。这就是被人们所熟知的摩尔定律，它以Intel共同创办人 Gordon Moore命名。Gordon Moore从各种形式的计算中获 利，包括人工智能研究人员使用的计算类型。数年以前，先 进的系统设计只能在理论上成立但无法实现，因为它所需要 的计算机资源过于昂贵或者计算机无法胜任。今天，我们已 经拥有了实现这些设计所需要的计算资源。举个梦幻般的例 子，现在最新一代微处理器的性能是1971年第一代单片机的 400万倍。
1970年《International Journal of AI》创刊。
人工智能的发展概况

3. 暗淡期（1966---- 1974年）
“20年内，机器将能做人所能做的一切”---------1965 在博弈方面：塞缪尔的下棋程序在与世界冠军对弈时，5局败了4局。
失败的预言给人工智能的声誉造成重大伤害



在定理证明方面：发现鲁宾逊归结法的能力有限。当用归结原理证明两个连续函数之和还是连续函 数时，推了10万步也没证出结果。
在机器翻译方面：发现并不那么简单，甚至会闹出笑话。例如，把“心有余而力不足”的英语句子 翻译成俄语，再翻译回来时竟变成了“酒是好的，肉变质了” 在问题求解方面：对于不良结构，会产生组合爆炸问题。

同时出现新的问题：

人工智能的发展概况 5. 集成发展期（1986年以来）

1997年5月11日，由IBM研制的超级计算机“深蓝” 首次击 败了国际象棋特级大师卡斯帕洛夫 。
2000年，中国科学院计算所开发出知识发现系统MSMiner。 该系统是一种多策略知识发现平台，能够提供快捷有效的数 据挖掘解决方案，提供多种知识发现方法。 2011年，IBM超级电脑“沃森”亮相美国最受欢迎的智力竞 赛节目《危险边缘》战胜该节目两位最成功的选手。
人工智能的发展概况
1.形成期（1956--1970年）


AI诞生于一次历史性的聚会(Dartmouth人工智能夏季研讨会) 时间：1956年夏季 地点：美国达特茅斯(Dartmouth) 大学 目的：为使计算机变得更“聪明” ，或者说使计算机具有智能 发起人： 麦卡锡 (J.McCarthy） ， Dartmouth 的年轻数学家、计算机专家， 后为MIT教授 明斯基(M.L.Minsky），哈佛大学数学家、神经学家，后为MIT教授 洛切斯特(N.Lochester)， IBM公司信息中心负责人 香农(C.E.Shannon)，贝尔实验室信息部数学研究员 会议结果： 由麦卡锡提议正式采用了“Artificial Intelligence”这一术语
催化当今人工智能的出现三大催化剂
2）大数据 得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器，这个 世界产生的数据量急剧增加。随着对这些数据的价值的不断 认识，用来管理和分析数据的新技术也得到了发展。大数据 是人工智能发展的助推剂，这是因为有些人工智能技术使用 统计模型来进行数据的概率推算，比如图像、文本或者语音， 通过把这些模型暴露在数据的海洋中，使它们得到不断优化， 或者称之为“训练”——现在这样的条件随处可得。
被测机器
被测人
测试主持人
中文屋子

约翰·西尔勒的中文屋子假设是说: 有一台计算机阅读了一段 故事并且能正确回答相关问题, 这样这台计算就通过了图灵 测试。而西尔勒设想将这段故事和问题改用中文描述 ( 因为 他本人不懂中文 ), 然后将自己封闭在一个屋子里 , 代替计 算机阅读这段故事并且回答相关问题。描述这段故事和问题 的一连串中文符号只能通过一个很小的缝隙被送到屋子里。 西尔勒则完全按照原先计算机程序的处理方式和过程 ( 如符 号匹配、查找、照抄等 ) 对这些符号串进行操作 , 然后把得 到的结果即问题答案通过小缝隙送出去。西尔勒也得到了问 题的正确答案。西尔勒认为尽管计算机用这种符号处理方式 也能正确回答问题, 并且也可通过图灵测试, 但仍然不能说 计算机就有了智能。